在患有心力衰竭或心肌梗塞的患者中,基于深度学习的风险评估和预测心脏结果,使用单线24小时霍尔特电图
Ju Youn Kim1, Kyung Geun Kim2,3, Sunghoon Joo2
1Division of Cardiology, Department of Internal Medicine, Heart Vascular and Stroke Institute, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul 06351, Republic of Korea.
使用Holter-ECG的深度学习模型有效地预测心脏病发作或心力衰竭后的心脏病死亡和心律失常. 这种先进的工具超越了传统的标记,为更好的患者结果提供了更好的风险分层.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 人工智能在医学中的应用
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 心肌梗塞 (MI) 和心力衰竭 (HF) 后的风险分层对于患者管理至关重要.
- 霍尔特心电图 (ECG) 监测为心脏评估提供了宝贵的数据.
- 深度学习 (DL) 模型在分析复杂的心电图数据以获得预后见解方面表现有前途.
研究的目的:
- 评估基于Holter-ECG的DL模型在预测主要不良心脏事件 (MACE) 中的预后性能.
- 将DL模型的预测能力与已知的非侵入性标记器进行比较,例如心率流 (HRT),T波交替 (TWA) 和射出分数 (EF).
- 评估DL模型对心脏死亡和心室节律失常风险分层的能力.
主要方法:
- 该K-REDEFINE研究招募了1108名患有急性心脏病或HF的患者,他们接受了24小时的霍尔特监测.
- 使用原始的Holter-ECG数据开发了一个DL模型,以预测心脏死亡和心室节律失常的复合结果.
- 使用接收器操作特征曲线 (AUROC) 下的面积来评估性能,并与HRT,TWA和EF进行比较.
主要成果:
- 对于复合结果,DL模型实现了0.74的AUROC,超过了HRT (0.62) 和TWA (0.55).
- 将DL模型与EF相结合,将AUROC提高到0.77. 仅仅对于心脏病死亡,DL模型实现了0.79的AUROC,进一步增强到0.82的EF.
- 使用DL模型进行风险分层,发现高风险组心脏病死亡风险增加了7倍 (HR 7.47,p < 0.001),特别是在EF> 40%的患者中.
结论:
- 在单线荷尔特电图数据上训练的DL算法在预测心脏死亡和心室节律失常方面表现出显著的有效性.
- DL模型的性能超过了传统的非侵入性标记.
- 与EF的整合进一步提高了预测准确性,支持DL模型在心脏病学中进行可扩展,非侵入性风险分层的潜力.
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